SoftwareentwicklungGIS & Geospatial
Georeferenzierung gescannter Luftbilder ohne Bedienpersonal
Keine HandpunktePasspunkte setzt das Werkzeug, nicht eine Fachkraft
Ein Webwerkzeug, das gescannte Luftbilder aus der Mitte des 20. Jahrhunderts selbstständig auf der heutigen Karte verortet. Es nimmt ein grobes Gebiet aus dem Flugbuch, gleicht das alte Bild anhand der großräumigen Landschaftsstruktur statt anhand einzelner Landmarken mit heutigen Orthophotos ab und bewertet, um wie viel besser die gewählte Verortung passt als die verworfenen. Verortungen, die nicht klar gewinnen, werden abgelehnt statt geschrieben.
Projektüberblick
Eine europäische Kartierungs- und Vermessungsorganisation mit einem großen Archiv an Luftbildern aus der Mitte des 20. Jahrhunderts. Die Scans sind gerade deshalb wertvoll, weil sie eine Landschaft vor Jahrzehnten der Bebauung festhalten, doch jeder einzelne ist nur ein Bild: Nichts in der Datei sagt, wo auf der Erde er aufgenommen wurde. Sie auf die heutige Karte zu bringen hieß immer, dass eine Fachkraft Bild für Bild Passpunkte von Hand setzt.
- Location
- Deutschland, remote geliefert
- Duration
- 5 Wochen bis zur ersten Stapellieferung
- Engagement
- Project-based
- Team
- 1 Ingenieur
Stack
- Backend
- Python 3.12, FastAPI, SQLAlchemy, Alembic, arq workers
- Data & AI
- NumPy, SciPy, OpenCV, scikit-image, rasterio, rio-cogeo, pyproj, Shapely
- Frontend
- React 19, TypeScript, Vite, MapLibre GL, TanStack Query
- Infrastructure
- PostgreSQL, MinIO / S3, Docker Compose
- Integrations
- WMS orthophoto services, OpenStreetMap, GeoTIFF, world file and Shapefile output
Die Aufgabe und was sie gelöst hat
Business challenge
Ein Bildarchiv, das nicht auf der Karte ist, lässt sich nicht abfragen, nicht mit heute vergleichen und nicht als Datenprodukt ausliefern. Bilder von Hand zu verorten ist qualifizierte, langsame Arbeit, deren Kosten mit der Größe des Archivs wachsen, und genau das hält den größten Teil davon unverortet.
Was wir gemacht haben
Die Verortung läuft unbeaufsichtigt mit etwa fünf bis dreizehn Minuten je Bild, sodass die Größe eines Archivs keine Personalfrage mehr ist. Wo das Werkzeug erfolgreich ist, kostet es Rechenzeit; wo es ablehnt, übernimmt eine Fachkraft ein Bild, das bereits geladen, ausgerichtet und halb verortet ist, statt eines leeren.
Technical challenge
Ein sechzig Jahre altes Schwarz-Weiß-Bild und ein heutiges Farb-Orthophoto teilen keine wiedererkennbaren Merkmale: Derselbe Hof sieht sechs Jahrzehnte später völlig anders aus. Der Abgleich über einzelne Landmarken wurde zuerst versucht und scheiterte deutlich. Die Bilder sind zudem nicht genordet, sie sind verzerrt, weil das Flugzeug nie ganz waagerecht liegt, und sie tragen keinerlei Position in der Datei.
Was wir gemacht haben
Der Abgleich läuft über die großräumige Landschaftsstruktur statt über Landmarken, weil Feldgrenzen, Hecken und Straßenverläufe sechzig Jahre überdauern, Gebäude dagegen nicht. Ein grobes Gebiet kommt aus dem Flugindex, das Bild wird über einen freien öffentlichen Orthophotodienst per Standard-WMS abgeglichen, die grobe Ausrichtung wird durch Ausprobieren jeder Vierteldrehung entschieden, wobei die richtige mit deutlichem Abstand gewinnt, und ein vorsichtiger zweiter Durchgang lässt Neigung und Dehnung des Bildes zu, damit die Genauigkeit nicht in der Mitte gut und an den Ecken schlecht ist. Bereits verortete Bilder derselben Fluglinie liefern dann deutlich bessere Startwerte für die dazwischenliegenden, was regelmäßig eine ganze Linie trägt.
Delivery challenge
Eine automatische Verortung liefert immer irgendeine beste Antwort, auch wenn diese Unsinn ist. Ein Archiv, das still mit selbstbewusst falschen Positionen durchsetzt ist, ist schlimmer als ein unverortetes; das System musste also Nein sagen können und es ernst meinen.
Was wir gemacht haben
Jede Verortung wird danach bewertet, um wie viel besser sie passt als die Alternativen, die sie geschlagen hat; alles unterhalb der Schwelle wird verworfen und nirgends geschrieben, und das Bild bleibt für eine Person markiert. Was behalten wird, geht nicht direkt in den Export: Es wird als Raster gewöhnlicher Passpunkte geschrieben, im selben Format, das Fachkräfte seit jeher nutzen, sodass die automatische Antwort im vorhandenen Editor geprüft, verschoben, ergänzt oder überstimmt werden kann. Automatische Punkte sind als automatisch gekennzeichnet, und ein erneuter Lauf ersetzt nur die eigenen und rührt nie einen von Hand gesetzten Punkt an.
The computer always produces some best-fitting position, even when the answer is nonsense. A wrong placement must never be able to pass itself off as a good one.
Warum wir
Wir hatten uns bereits auf die naheliegende Art geirrt. Merkmalsbasierter Abgleich ist das, wonach die meisten Teams bei dieser Aufgabe greifen, und bei sechzig Jahre alten Scans funktioniert er nicht; ausgeliefert wurde deshalb der Ansatz, der als Zweites kam. Das Ablehnen kommt aus derselben Einsicht: Bei solchen Daten ist die nützliche Frage nicht, wie oft ein Werkzeug richtig liegt, sondern ob es merkt, wenn es das nicht tut.
- Woche 1
Kern der Verortung
Eine web-freie Kernbibliothek, die eine Transformation vom Bildraum in Weltmeter berechnet, sie über den laufenden Fehler je Punkt prüft und das Bild anschließend entzerrt und als cloud-optimiertes GeoTIFF beschneidet. Die Stapel-Kommandozeile, die heute noch Offline-Läufe steuert, entstand in dieser Phase.
- Wochen 2-3
Automatischer Abgleich
Grobe Positionierung aus dem Flugindex, struktureller Abgleich des gesamten Bildes gegen den öffentlichen Orthophotodienst, Ausrichtung durch Ausprobieren gelöst, und die Konfidenzbewertung, die entscheidet, ob eine Antwort überhaupt behalten wird.
- Woche 4
Verfeinerung und Nachbarn
Ein vorsichtiger zweiter Durchgang für die Flugzeugneigung, nur dort behalten, wo er den Abgleich wirklich verbessert, und aus Nachbarbildern abgeleitete Startwerte, sodass ein verortetes Bild eine ganze Fluglinie durchziehen kann.
- Woche 5
Stapelläufe und Prüfung
Die Auftragswarteschlange mit ihrem Status je Bild, die Ergebnisansicht mit den georeferenzierten Downloads und der Überblendvergleich mit heutigen Aufnahmen.
Ergebnisse
Das Werkzeug wird an zwei Dingen gemessen: wie viel eines Archivs es verortet, ohne dass jemand eingreift, und ob den verorteten Bildern zu trauen ist, ohne jedes einzelne zu prüfen. Das Zweite ist die schwierigere Hälfte, und darum ist der Entwurf herum gebaut.
Nullvon Hand gesetzte Passpunkte
~25Passpunkte je Bild, automatisch geschrieben
5-13 Min.je Bild, unbeaufsichtigt
Lehnt abstatt ein Bild zu verorten, das es nicht prüfen kann
We would rather hand over a frame short and one honest refusal than a full set where one is quietly in the wrong place.
Was wir geliefert haben
Unbeaufsichtigte Stapelverortung
Sie richten es auf einen Ordner mit Scans und einen Flugindex, und es arbeitet sie selbstständig ab, mit Status, verwendeter Referenz und Laufzeit je Bild.
Konfidenzschwelle
Eine Verortung, die die verglichenen Alternativen nicht deutlich schlägt, wird verworfen und das Bild für eine Person markiert, statt still neben den guten geschrieben zu werden.
Bearbeitbare Passpunkte
Ergebnisse kommen als gewöhnliche Passpunkte an. Jeder Punkt lässt sich abschalten, löschen oder durch Klicken auf Foto und Referenz nebeneinander ergänzen, wobei Transformation und Fehler je Punkt sofort neu berechnet werden.
Verortung über Nachbarbilder
Ein Bild, das sich nicht gegen die Referenzaufnahmen abgleichen lässt, kann stattdessen gegen bereits verortete Nachbarn derselben Fluglinie verortet werden und wird im Export als auf diesem Weg verortet gekennzeichnet.
Prüfung per Überblendung
Ein Schieberegler blendet zwischen dem verorteten Foto und heutigen Satellitenbildern über, sodass eine Verortung in Sekunden mit dem Auge beurteilt werden kann statt im GIS.
Standardausgabe für GIS
Georeferenziertes GeoTIFF samt World-File, an der Bildkante beschnitten und im Projektkoordinatensystem, dazu der Bildumriss und die Punktliste.
In more detail
Ein gescanntes Luftbild aus den 1960er-Jahren ist zunächst nur ein Bild. Nichts in der Datei sagt, wo auf der Erde es aufgenommen wurde, wie herum es liegt oder wie viel Fläche es abdeckt. Alles, was ein Archiv nützlich macht, der Vergleich von damals und heute, das Messen von Veränderungen, die Veröffentlichung als Layer, hängt davon ab, diese drei Fragen zuerst zu beantworten, und die überlieferte Antwort ist eine Fachkraft, die auf jedem Bild von Hand Punkte setzt.
Dieses Werkzeug beantwortet sie ohne die Fachkraft. Das Flugbuch liefert ein grobes Gebiet, auf ein bis zwei Kilometer genau, was zur Nutzung nicht reicht, aber genügt, um zu wissen, welcher Ausschnitt der heutigen Karte zum Vergleich taugt. Das alte Bild wird dann über heutige Orthophotos geschoben und gedreht, bis beide bestmöglich zusammenpassen, so wie man Transparentpapier über eine Karte legt und verschiebt, bis die Straßen aufeinandertreffen.
Entscheidend ist, was verglichen wird. Das Wiedererkennen einzelner Landmarken wurde zuerst versucht und scheiterte, weil ein Schwarz-Weiß-Hof von vor sechzig Jahren nichts mit demselben Hof auf einem modernen Farbfoto gemein hat. Die großräumige Form der Landschaft aber, Feldgrenzen, Hecken und Straßenverläufe, ist noch da, und darauf greift der Abgleich zu.
Dann kommt der Teil, der darüber entscheidet, ob das Ganze brauchbar ist. Ein Abgleich liefert immer eine beste Antwort, deshalb wird jedes Ergebnis danach bewertet, um wie viel besser es passt als alles, was es verworfen hat. Ein echter Treffer hebt sich ab, ein falscher nicht. Unterhalb der Schwelle wird die Antwort verworfen und nichts geschrieben, und das Bild wird als von Hand zu prüfen markiert. Diese eine Regel unterscheidet ein Archiv, dem man trauen kann, von einem, das mit selbstbewussten Fehlern durchsetzt ist.
Auch die angenommene Verortung geht nicht direkt in den Export. Sie wird in ein Raster von Passpunkten umgesetzt, dasselbe, was eine Fachkraft von Hand gesetzt hätte, damit alles Nachgelagerte, die Genauigkeitstabelle, die Live-Vorschau und der Export, ein Format liest. Eine Person kann ein Bild öffnen, die automatischen Punkte sehen und sie verschieben, ergänzen oder löschen, genau als hätte sie sie selbst gesetzt, und ein erneuter automatischer Lauf ersetzt nur die eigenen Punkte.
Aus diesen Punkten wird das Bild auf ein genordetes Raster entzerrt, an der Bildkante beschnitten und als georeferenziertes GeoTIFF mit World-File, Umriss und Punktliste geschrieben, bereit zum Öffnen in jedem GIS.
Project gallery
Sie sitzen auf einem Archiv, das nicht auf der Karte ist?
Gescannte Bilder, Zeichnungen oder Vermessungsaufnahmen ohne Koordinaten sind zuerst ein Verortungsproblem und erst danach ein GIS-Problem. Buchen Sie ein technisches Gespräch, und wir sagen Ihnen, was sich bei Ihren Daten automatisieren lässt und was nicht.